- 데이터 기반 실증 플랫폼으로 만드는 스마트농업
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- 등록일 2026-08-31
데이터 기반 실증 플랫폼으로 만드는 스마트농업
시설을 넘어 데이터로 진화하는 스마트농업
스마트팜은 이제 단순히 온도와 습도, 양액을 자동으로 제어하는 시설을 넘어 새로운 단계로 발전하고 있습니다.
최근에는 품종과 유전체, AI, 재배 데이터를 함께 연결해 더 좋은 품종을 선발하고 최적의 재배환경을 찾는 데이터 기반 농업이 중요해지고 있습니다.
씨더스는 이러한 변화에 맞춰 경남 스마트팜을 운영하며 단순한 농산물 생산을 넘어, 품종을 정밀하게 선발하고 품종별 재배기술을 실증하는 데이터 기반 모델을 구축하고 있습니다.
또한 한국스마트팜산업협회 회원사로 활동하며 다양한 스마트농업 기업 및 연구기관과 교류하고 있습니다.
스마트농업 기업이 함께 모인 연구협력 네트워킹
지난 7월 23일부터 24일까지 한국스마트팜산업협회와 순천대학교는 부산에서 ‘2026 스마트농업 기업 연구협력 네트워킹 워크숍’을 개최했습니다.
이번 행사에는 협회 회원사를 비롯한 스마트농업 관계자 약 70명이 참석해 연구 및 지원사업 추진 상황을 공유하고, 기업 간 기술협력과 새로운 사업 가능성을 논의했습니다.
스마트팜 산업은 한 기업의 기술만으로 완성되기 어렵습니다.
종자와 품종부터 재배시설, 환경제어, 센서, 데이터 분석, 인공지능, 유통까지 서로 다른 분야의 기술이 유기적으로 연결돼야 하기 때문입니다.
씨더스 역시 이러한 산업 구조 속에서 품종과 데이터, 재배기술을 연결하는 그린바이오 기업으로 협력의 폭을 넓혀가고 있습니다.
한국 스마트팜 산업협회 소식지
경남 현장에서 품종의 가능성을 실증하다
씨더스가 운영하는 경남 스마트팜은 농산물을 생산하는 공간인 동시에 새로운 품종과 재배기술을 실제 환경에서 검증하는 실증 현장입니다.
같은 토마토라도 품종에 따라 생육 속도와 수량, 당도, 산도, 과실 크기, 경도, 색상, 병해 반응이 다르게 나타납니다.
따라서 스마트팜의 생산성을 높이기 위해서는 환경제어 기술뿐 아니라 해당 환경에 적합한 품종을 정확하게 선발하는 과정이 중요합니다.
씨더스는 유전체와 표현체 데이터를 기반으로 유망 품종을 선발하고, 실제 재배환경에서 품종별 생육과 품질 특성을 지속적으로 확인하고 있습니다.
이를 통해 단순히 수량이 높은 품종이 아니라 시장이 원하는 맛과 품질을 안정적으로 구현하면서 재배환경에도 잘 적응하는 품종을 찾고 있습니다.
GENE PANEL로 품종을 더 정밀하게 선발하다
씨더스의 스마트팜 실증에서 중요한 기술 중 하나는 GENE PANEL입니다.
GENE PANEL은 병 저항성, 과실 특성, 품질 등 작물이 가진 여러 유전적 특성을 한 번에 분석할 수 있도록 구성한 다중 분자마커 기술입니다.
기존에는 품종을 직접 재배한 뒤 병해와 품질을 오랜 기간 관찰해야 했다면, 분자마커를 활용하면 재배 이전이나 생육 초기부터 유망한 개체와 계통을 선별할 수 있습니다.
씨더스는 GENE PANEL 분석 결과를 실제 재배 결과와 연결해, 유전적으로 예측한 형질이 현장에서도 안정적으로 나타나는지 검증하고 있습니다.
이를 통해 분자마커를 단순한 분석 결과가 아닌 실제 품종 선발에 활용할 수 있는 기술로 발전시키고 있습니다.
AIbreeder로 품종 선발 전략을 고도화하다
씨더스는 유전체와 표현형 데이터를 활용해 육종과 품종 선발을 지원하는 AIbreeder 플랫폼을 개발하고 있습니다.
경남 스마트팜에서는 AIbreeder의 요소 기술을 활용해 품종별 유전정보와 실제 재배 결과를 비교하고, 목표 형질에 적합한 자원을 선발하는 과정을 실증하고 있습니다.
AIbreeder는 단일 형질만으로 품종을 판단하기보다 수량과 품질, 병 저항성, 재배 적응성 등 여러 조건을 함께 분석하는 것을 목표로 합니다.
수량이 높더라도 맛과 품질이 떨어지거나, 품질은 우수하지만 병해에 취약하다면 안정적인 상업 품종으로 활용하기 어렵기 때문입니다.
AIfarmer, 생산량을 넘어 품질까지 예측하다
씨더스가 경남 스마트팜에서 함께 실증하고 있는 또 하나의 기술은 AIfarmer입니다.
AIfarmer는 온도와 습도, 광량, 양액 등의 재배환경 데이터와 작물의 생육·과실 데이터를 연결해 생산성과 품질을 예측하는 플랫폼입니다.
기존의 시설농업이 환경을 자동으로 제어하고 생산량을 높이는 데 집중했다면, AIfarmer는 한 단계 더 나아가 어떤 환경에서 어떤 품질의 농산물이 생산될 것인지 예측하는 것을 목표로 합니다.
씨더스는 현장에서 축적되는 데이터를 활용해 품종별 환경 반응과 과실 품질의 관계를 분석하고 있습니다. 이를 통해 품종에 적합한 재배조건을 찾고, 수확 전부터 품질을 예측할 수 있는 데이터 기반을 구축하고 있습니다.
품종·재배·AI가 하나로 연결되는 구조
씨더스가 지향하는 스마트팜은 단순히 시설을 자동으로 운영하는 농장이 아닙니다.
GENE PANEL로 품종의 유전적 특성을 확인하고, AIbreeder 요소 기술로 유망 품종을 선발하며, AIfarmer로 재배환경과 생산량·품질을 예측하는 통합 실증 플랫폼입니다.
이 과정에서 축적된 데이터는 다시 품종 선발과 재배모델 개선에 활용됩니다. 품종을 선발하고 재배한 뒤 결과를 분석하고, 다시 다음 품종과 재배전략에 반영하는 데이터 순환구조를 만들어가는 것입니다.
이는 씨더스가 추진하고 있는 ‘품종에서 시장까지’의 데이터 기반 농업 모델과도 연결됩니다.
기업 간 협력으로 스마트농업의 가능성을 넓히다
스마트농업의 경쟁력을 높이기 위해서는 품종과 데이터 기술뿐 아니라 시설, 센서, 로봇, 환경제어, 유통 분야 기업과의 협력이 필요합니다.
씨더스는 한국스마트팜산업협회 회원사로서 기업 간 연구협력과 기술교류에 적극적으로 참여하고 있습니다.
각 기업이 보유한 기술을 공유하고 이를 공동 실증과 연구개발, 국내외 사업화로 연결할 수 있는 협력 모델도 지속적으로 모색하고 있습니다.
앞으로도 씨더스는 경남 스마트팜을 중심으로 GENE PANEL, AIbreeder, AIfarmer 기술을 실제 현장에 적용하고, 다양한 기업 및 연구기관과 협력하며 품종과 데이터가 중심이 되는 차세대 스마트농업 생태계를 만들어가겠습니다.
